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    腾讯云生态沙龙工业AI专场——聚焦行业生态,共享发展红利

    8月5日,腾讯云生态沙龙工业AI专场在苏州独墅湖世尊酒店圆满举行。本次沙龙邀请了腾讯云工业AI赛道核心伙伴,以及腾讯优图实验室、工业行业团队等70余人共聚一堂。会上大咖云集,在腾讯云产品生态战略全面升级背景下,主办方腾讯云首次发布自研AI技术栈以及AI+工业场景栈,期冀与行业细分赛道伙伴携手共建繁荣共生共存生态,并就此继续深入分享腾讯云工业AI能力方案及最佳实践,共话制造业数智化转型升级之道。 会前,中国电子技术标准化研究院副院长孙文龙为会议进行了致辞,肯定了腾讯云在工业等领域的持续投入与落地应用,同时也

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    企业智能化路径如何破局?AI能给出答案吗?

    随着工业4.0时代的到来,新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起。制造企业智能化转型困难重重,项目时间紧迫、算法人才缺失、产线精度和效率要求极高等,都是架在企业面前的一座山。 工业质检、安全巡检、生产设备健康管理等问题都是制造产业中的重要环节。当前产品质检主要有人工质检和机器视觉质检两种方式,其中人工占90%,人工质检成本高、误操作多,影响产品的良品率;安全生产是企业发展的重中之重,传统巡检需要专人实地或视频巡检,耗时费力,且不易实时监管,过程繁琐,亟需 AI 帮助企业有效监管工作人员行为和设备故障,及时发现

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    腾讯工业云智能AI质检沙龙圆满落幕,开启3C质检数智化新时代!

    当传统工业质检碰上AI,会发生怎样的化学反应?降本提质增效是第一步,更大的期待是精准嵌入未来智慧工厂,开启工业数智化新时代。 10月21日,由腾讯云联手《工业AI》杂志共同举办的腾讯工业云智能AI质检沙龙在深圳举办。本次沙龙以“AI开启3C质检数智化时代”为主题,来自腾讯云、腾讯优图实验室、慧眼科技及合作伙伴的负责人、技术主管、业务伙伴,以及来自华南各地的3C及相关制造领域的与会代表欢聚一堂,结合各自在工业质检领域积累的经验,面对面探讨交流3C制造业质检的最新技术与解决方案。 01 助跑中国智造添“慧眼

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    国内最高规格AI大赛成绩出炉!11国近7000名选手决战百万奖金

    ---- 新智元报道   编辑:好困 【新智元导读】2023年1月5日,首届「兴智杯」全国人工智能创新应用大赛行业赋能专题赛决赛暨人工智能行业赋能高峰论坛在线上成功举办。 本次活动由广州市人民政府主办,广州市工业和信息化局、广州市天河区人民政府、中国信息通信研究院承办,广州人工智能公共算力中心协办。 活动以「融合、开放、赋能」为主题,邀请政府领导、业内知名专家学者、国内领先企业代表等嘉宾齐聚线上演播厅,共同探讨AI赋能行业应用的模式与路径。整场活动吸引三万余人通过视频号、大赛官网、直播平台等渠道在线观

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    快讯丨 “工业大智 戴卡制造” 清华AI大数据走进中信戴卡

    6月14-15日,由中信戴卡、清华校友总会、清华大学人工智能研究院、数据科学研究院共同主办,信智公司、清华校友三创大赛组委会、清华校友总会AI大数据专委会、清数D-LAB联合承办的“清华AI大数据走进中信戴卡”活动,在秦皇岛中信戴卡股份有限公司(以下简称中信戴卡)举行。中信戴卡是全球领先的铝合金轮毂制造商,正积极探索和应用大数据、人工智能、机器人、物联网等智能科技,促进整体业务的转型升级和效益提升。清华大学在大数据、人工智能、机器人等方面有丰厚的积累,清华校友在相关领域的创新创业也颇有成就。本次活动促进和加强了中信戴卡与清华大学和清华校友企业的交流,奠定了各方进一步深化合作的基础。

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    活动预告|第四届智能制造创新高峰论坛即将召开,腾讯云AI与你相约深圳

    8月17-18日,由“科创中国”大湾区联合体、深圳市科学技术协会指导,深圳市科技交流服务中心、深圳市人工智能行业协会主办的第四届智能制造创新高峰论坛系列活动将在深圳福田举办。 第四届智能制造创新高峰论坛系列活动积极响应深圳“推动新一代人工智能与实体经济深度融合”目标,围绕“智联互通·智创世界”主题,邀请腾讯云AI代表深入探讨全国智能制造产业发展态势,全面剖析传统制造业数字化转型升级痛点难点,助力人工智能技术在制造业领域加速落地应用,为制造业产业健康蓬勃发展做出贡献。 今年我们再次受邀成为特邀企业,将由资深技

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    落地正当时,谁能讲出新故事?| 2022雷峰网「飞天入地出海 · 年度科技榜」

    过去的2022年,AI 发展速度惊人,迭代速度呈现指数级递增。 作者 | 黄楠、王永昂 编辑 | 陈彩娴 随着算法、算力、数据等要素持续迭代,AI 迈入到更广泛的行业领域,与行业的结合,AI 作为基础设施,为多元需求和复杂场景落地提供针对性解法,解决了许多产业落地的全链路命周期问题。 人工智能场景分工趋向细化,产业落地成为备受瞩目的核心命题,如何穿越迷雾,找到 AI 技术创新和产业落地的最佳路径?各方都在摸着石头过河,教训与成效并存。 得益于深度学习模型的不断完善、开源模式的推动、商业化的大规模探索,技术革

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